from keras.models import Sequential
model = Sequential()
# 将一些网络层通过.add()堆叠起来，就构成了一个模型：
from keras.layers import Dense, Activation
model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(units=10))
model.add(Activation("softmax"))
# 完成模型的搭建后，我们需要使用.compile()方法来编译模型：
#model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
# 编译模型时必须指明损失函数和优化器，如果你需要的话，也可以自己定制损失函数。
# Keras的一个核心理念就是简明易用同时，保证用户对Keras的绝对控制力度，用户可以根据自己的需要定制自己的模型、网络层，甚至修改源代码。
from keras.optimizers import SGD
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))

# 装载一些数据    https://keras.io/datasets/
from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
#完成模型编译后，我们在训练数据上按batch进行一定次数的迭代来训练网络
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
#当然，我们也可以手动将一个个batch的数据送入网络中训练，这时候需要使用：
#model.train_on_batch(x_batch, y_batch)

#随后，我们可以使用一行代码对我们的模型进行评估，看看模型的指标是否满足我们的要求：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
#或者，我们可以使用我们的模型，对新的数据进行预测：
#classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

